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龍圖騰網獲悉閩江學院申請的專利基于獅群混合鯨魚算法的船艙警報智能規劃方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115688851B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-05發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202211095542.2，技術領域涉及：G06N3/006；該發明授權基于獅群混合鯨魚算法的船艙警報智能規劃方法是由蘭天晨;吳振胤;柯晨祺;黃夢婷;黃祖亮設計研發完成，并于2022-09-06向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于獅群混合鯨魚算法的船艙警報智能規劃方法在說明書摘要公布了：本發明涉及一種基于獅群混合鯨魚算法的船艙警報智能規劃方法，包括以下步驟：步驟S1:基于獅群算法模型，在幼獅位置更新中加入鯨魚算法的螺旋泡網攻擊以及包圍獵物機制，構建獅群混合鯨魚算法模型；步驟S2:獲取待優化船艙的平面設計圖，將獅群混合鯨魚算法模型個體視為船艙警報器安裝位置坐標方案，計算個體的警報器安裝方案的艙內空間平均響度并作為目標函數，并基于獅群混合鯨魚算法模型，獲取最優安裝方案。本發明實現船艙警報器智能規劃，有效提高規劃效率及質量。

本發明授權基于獅群混合鯨魚算法的船艙警報智能規劃方法在權利要求書中公布了：1.一種基于獅群混合鯨魚算法的船艙警報智能規劃方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟S1:基于獅群算法模型，在幼獅位置更新中加入鯨魚算法的螺旋泡網攻擊以及包圍獵物機制，構建獅群混合鯨魚算法模型； 步驟S2:獲取待優化船艙的平面設計圖，將獅群混合鯨魚算法模型個體視為船艙警報器安裝位置坐標方案，計算個體的警報器安裝方案的艙內空間平均響度并作為目標函數，并基于獅群混合鯨魚算法模型，獲取最優安裝方案； 所述獅群算法模型，具體為： 設N只獅子組成一個群體，成年獅由群體最優解的獅王與adult-1只母獅所組成，而幼獅的數量為N-adult，成年獅所占的比例因子ρ對整個搜尋效果具有影響，ρ越小，幼獅占比增加，第i只獅子的位置表示為： pi＝pi1,pi2,...,piD,1≤i≤N,1 adult＝Nρ.2 其中，D為維度數，adult為成年獅的數量，ρ為成年獅所占的比例因子； 獅王的位置更新公式如下： 其中，t為算法的當前迭代次數；為第t+1次迭代時獅王的位置；gt為第t次迭代時群體最佳位置；γ為標準正態分布N0,1的隨機數；為第t次迭代時獅王的歷史最佳位置； 母獅的更新公式如下： Df＝step·exp-30tT10,5 step＝0.1high-low.6 其中，為第t+1次迭代時第i只母獅的位置；為第t次迭代時第i只母獅的歷史最佳位置；為在第t次迭代時隨機挑選第c只協作母獅所對應的歷史最佳位置；Df為母獅移動范圍的擾動因子；T為迭代總次數；step為獅子在活動范圍內最大移動步長；high為獅子活動范圍的最大值；low為獅子活動范圍的最小值； 幼獅的更新公式如下： Dc＝step×T-tT,8 其中，為第t+1次迭代時第i只幼獅的位置；為第t次迭代時第i只幼獅的歷史最佳位置；Dc為幼獅移動范圍的擾動因子；為第t次迭代時幼獅跟隨隨機母獅的歷史最佳位置；為第t次迭代時第i只幼獅反向精英的目標位置；q為0,1內的均勻隨機數； 所述在幼獅位置更新中加入鯨魚算法的螺旋泡網攻擊以及包圍獵物機制，構建獅群混合鯨魚算法模型，具體為： 包圍獵物機制是鯨魚對獵物進行包圍，向最優解移動更新自身位置，從而不斷逼近獵物，螺旋泡網攻擊機制是鯨魚以螺旋的運動軌跡去移動，并吐出氣泡形成陷阱來捕食獵物，而鯨魚捕獵是在包圍獵物收縮環繞的同時，形成螺旋移動泡網攻擊，從而慢慢靠近獵物最終捕獵到獵物，因此更新公式如下： 其中，gp為歷史群體最佳位置；τ為用于限定對數螺旋形狀的常數；l為-1,1的隨機數；ε為0,1的隨機數； 將公式5中的參數進行重新設置，得到公式15 D′f＝step·exp-10tT315 將公式15取代原先公式8的線性擾動因子，非線性擾動因子對全局探索和局部搜索進行比較均衡的分布，使得搜索的精度較高，改良的幼獅位置更新公式如下： 將γ乘上擾動因子D′f，改良的獅王位置更新公式如下：

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